Agent Runtimes

AI代理应将模型用于高价值决策，而非频繁任务

一种构建AI代理的新视角建议，将重点放在大型语言模型的战略性部署上，而不是频繁使用它们。核心论点是，代理在生产环境中经常失败，原因是将模型置于重复的“foreach”循环中会导致高成本和高延迟。相反，模型应保留用于“高价值if”场景，这些场景的决策涉及高度不确定性、复杂语义或重大利益。目标是将模型的判断固化为持久的系统资产，如模式和工作流，从而随着时间的推移减少不必要的模型调用。